Oracle Modern Cloud Day Tokyo 2019 参加メモ

# Oracle Modern Cloud Day Tokyo 2019 

## 概要

https://www.oracle.co.jp/events/moderncloudday/2019/

2019/8/6～2019/8/7＠品川

データベースベンダーとしてのイメージが強いOracleが、後発ながらクラウドベンダーにシフトしていこうとする様子がよくわかる内容だった。

* Oracle データベースをクラウド上で自律的に稼働させる、Oracle Autonomous Database Cloud については、現在オンプレ等で使われているOralceの移行先として広がりそうな気がする。

    金額次第のところはあるが、フルマネージドであり、チューニングもほぼ自動で行ってくれる、バックアップや障害時の設計も楽で、過去DBとの基本的な互換性とかデータ移行とかも問題なさそう。

* ただ、AWS等に比べるとOracleデータベース以外のクラウドサービスという面ではまだ少し弱い気がする。。。他社との差別化、区別化をすべく、新たなサービス（特にSaaS周り）の開発にすごく力を入れているようなので、これからどうなるかも楽しみではある。

## セッション
### 「DatabaseのプロがAutonomous Databaseを徹底検証！」
Speaker：
日鉄ソリューションズ株式会社　ITインフラソリューション事業本部 クラウドプラットフォーム事業部 オラクル推進部 グループリーダー　久保寺 秀明 氏

* BIツール+Autonoumous Database
    * tableau等とのBIツールとの組み合わせでの検証
* 機能比較、性能検証
    * データロード　Parquet,Avroなどからもロード可　AWS,Azureからファイル取り込みも可
    * メモリチューニング不可　自動管理なので良し悪し
    * CPU,ディスク追加が容易　再起動等不要
    * Exadataベース：IOが超高速
* 性能検証
    * ワークロード：4パターンの負荷が異なるクエリで検証
    * スケールアウト検証：並列度に応じてパフォーマンスも比例して高速化
        * システム停止不要でスケールアウト可
    * チューニング検証
        * 手動でカッチリチューニングしたものよりは劣るが、負荷が高いワークロードほど手動チューニングとのパフォーマンス差が少ない
        * 手動でカッチリチューニングすることもかなり工数がかかるため、そんなに機会が多いわけではない→それを踏まえると、自動でこのパフォーマンスが出れば十分な性能


### 「目指せコーディングレス！「繋げる」が実現するクラウド活用による高速アプリケーション開発の魅力」
Speaker：
日本オラクル株式会社　クラウド事業戦略統括 クラウドプラットフォームソリューション部　山成 慎吾

* トレンドとしての高速開発
    * 新しいビジネスの発見に対するニーズ　開発、更新頻度高
    * DevOps
        * アジャイル開発とCI/CD
    * 注目は高いが実際の取り組み、言及は少ない
* PoC
    * プロトタイプ、トライアルによるフィードバックにより、ニーズを具現化する重要なプロセス
* 提案しながら開発するサービスの重要タスク
    * 想定ニーズと実ニーズをいかに具現化するか
* 柔軟性を維持するためのアーキテクチャ
    * マイクロサービスアーキテクチャ
        * SOAから派生した疎結合システム
        * データソース共有による密結合も排除
* MVVM
    * UI,APIエンドポイント,APIマッシュアップ
* コードレス開発のメリット
    * 成果物を想像しづらい開発中の内容を可視化
        * アプリケーション構造の可視化
        * デザイン開発からニーズを可視化
* Oracle Integration Cloud
    * Visual builder
        * Web,モバイルUIの直感的なデザイン開発
    * Integration
        * 接続アダプタを利用してコードレスでマッシュアップ、システム間連携をすばやく実現
    * Process
        * 業務プロセスの設計、実装をデザインタイムで手早く実現
* その他関係ありそうなクラウドサービス
    * Contents and Experience cloud
        * 外部デザインとの連携
    * Analytics Cloud
        * セルフサービスBI

### 「Oracle Functions ＝ サーバーレス × Dockerコンテナ：AWS Lambdaとの違いとは」
Speaker：
オラクル・コーポレーション　シニア・ディレクター ソフトウェア・ディベロップメント　ヴァラン・マダン

* キーワード
    * マイクロサービス
    * コンテナ
    * サーバレス
    * FaaaS
* Functionsはある特定の役割をもったコンテナ
    * ベアメタル→仮想マシン→コンテナ→FaaS
* アジャイル　まだ容易に取り組めない
    * ビジネスのチャレンジ
    * ロックインに関するチャレンジ
    * アプリケーション開発のチャレンジ
    * コードベースの管理
* Oracle Functions：オープンソースのFnProjectで稼働
    * Applicationsに複数のFunctionsをまとめることができる
* 一般的なユースケース
    * クラウドサービスとの統合
        * SaaS,PaaS,IaaSと連携
    * クラウドでのイベントドリブン
        * DB,ストレージ、その他サービスからイベントトリガ
    * リアルタイムデータ処理
        * 高画質画像の取り込みをトリガに、縮小、オブジェクトストアへ格納など：事前のデータ成形
    * Web、モバイルのサーバレスバックエンド
    * セキュリティ要求の強化
        * 全てのリソースがセキュリティ基準を満たしているかをFunctionsでチェック
    * データの移動、変換
        * クーロンジョブではなくリアルタイム（オンデマンド）で実行
* 各社のFaaS
    * 基本的にはプロプラエタリ（各社独自、かつソースコードはクローズド）で業界標準がない
    * 開発者にとって容易でない
        * 開発と本番の忠実度が低い
    * Javaサポートが乏しい
* Lambdaとの比較
    * AWSにロックイン
    * Oracle Functions：Docker、Fn Project（OSS）：オープンでポータブル
* まとめ
    * 使っただけ課金
    * 自動化
    * ロックインなし

### 「次世代型データベース・クラウドの魅力に迫る ～ Autonomous Database Deep Dive ～」
Speaker:
日本オラクル株式会社　クラウド事業戦略統括 データベースソリューション部　内野 充

* Autonomous DBが実現する世界
    * 自律型データベース　フルマネージ
        * 自己稼働
        * 自己保護
        * 自己修復
    * 今後実装予定：テスト、移行、拡張自動化
* サービス概要
    * Database + Exadata + Cloud
* 技術詳細
    * 自動スケール可能なデータベースが数分で構成可能
    * 高い互換性：移行が容易
    * 監視、運用、チューニング自動化
    * 顧客はビジネスにフォーカスできる
    * インスタンスへの接続はDBのみ：OSログイン不可
    * セキュア、多くのドライバで接続可能
    * ワークロードに応じた最適なセッティング済み
        * ADW（データウェアハウス）とATP（トランザクションプロセス）
    * 事前定義済みの接続サービス
        * パラレル制御や同時セッション、リソース制御のせっていが事前に複数定義されている
            * OLTP,DWHなどシステム要件により選択
    * Automatic Indexing
        * ワークロードを常に監視し、インデックスの要不要を機械学習で自動制御
    * Auto Scaling
        * 負荷に応じてリソースの拡張、縮退
            * 新規時の設定だけでなく、既存インスタンスに対しても設定可能
    * 無停止でクローニング可能
* 自己保護
    * 暗号化
    * 外部からの不正アクセス制御
    * パッチの自動適用
    * オラクル社や顧客管理者からのデータ隔離
    * 全通信暗号化
    * Credential Walletによるログイン
    * パッチ適用は自動、原則無停止
    * 統合監査機能により全ての監査ログ取得可能
* 自己修復
    * 障害からの自動回復
    * 高可用性ベストプラクティスの採用
        * RAC
        * Active Data Guard
        * Flashback Technology
        * Online Redefinition
    * 機械学習によるログ情報の収集、機械学習で障害発生を予測
        * 既知のバグの場合、自動修正をトライ
* アプリケーション開発サポートツール
    * 機械学習
    * Application Express APEX
    * Oracle Rest Data Service
* Autonomous Databaseへの移行
    * 多くの手段が用意されている
        * DataPumpインポートエクスポート
        * DBLink
        * ローダー
        * その他ベンダーツール
    * →スキーマアドバイザーで移行可否確認可能
* まとめ
    * コストを削減
    * 革新の推進
    * データの安全性保護